神経細胞のスパイク列から神経回路の構造を推定する統計手法の構築

构建一种统计方法来根据神经元尖峰序列估计神经回路的结构

• 批准号: 15J02034
• 负责人: 翁長 朝功
• 金额: $ 1.6万
• 依托单位: Kyoto University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2015
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2015-04-24 至 2018-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-15J02034/
• 关键词: 複雑ネットワーク; テンポラルネットワーク; 伝播過程; Complex networks; Spreading process; 神経ネットワーク

昨年度までに、神経スパイクを含む伝播現象全般を念頭に置き、ネットワーク構造とネットワーク上のダイナミクスの関係を、モデルを用いて調べてきた。今年度はイベント列のデータから伝播現象を描写するより良いモデルとより良い理解を得るために下記の研究を行った。今年度は前年度までの研究成果をさらに発展させ、神経ネットワークだけでなく、感染症の伝播やツイートの伝播など他の種類の伝播現象も対象に研究を行った。時間変化するネットワーク上の伝播現象に対して新しい解析手法を提案した。また、Twitterなどでみられる伝播のツリーに対して、サイズや構造を表す量を計算する手法を提案し、経験データを用いて妥当性を検証した。年度の前半は、ネットワーク上の分岐過程の専門家である、James Gleeson教授（アイルランド、リムリック大学）の研究室に滞在し、共同で研究を行う機会に恵まれた。James Gleeson 教授とは、ネットワーク上の伝播過程の経験データに基づいた理論を構築するための議論を深めることができた。本研究の結果は、9月にPhysical Review Letters誌から論文として出版され、さらに最新の成果をまとめた論文２編を投稿予定である。また、本プロジェクトの研究成果は、イギリスで開催されたネットワーク科学の会議（CoSyDy）、および国内学会（日本物理学会）において発表した。また、今後も2018年6月のネットワーク科学最大の国際会議（NetSci 2018）に採択されており、口頭発表を行う予定である。

In the past year, there have been many changes in the mental health system, including the general idea of the spread of diseases, the structure of diseases, the relationship between diseases and diseases, and the use of diseases. This year's study is based on the description of the phenomenon of transmission and communication. This year, the research results of the previous year have been developed, and the research on the transmission of infectious diseases and other types of transmission phenomena has been carried out. A new analysis method is proposed for the transmission of time and space. Twitter is the most popular way to find out how to use Twitter. In the first half of the year, there are opportunities for joint research in the research room of Professor James Gleeson (University of Michigan). Professor James Gleeson's theory of the propagation process is deeply rooted in his work. The results of this study were published in September and September in Physical Review Letters, and the latest results were published in 2 parts. The research results of this paper are presented at the Conference on Science (CoSydy) and the National Institute of Physics (Japan Physical Society). In June 2018, the largest international conference on science (NetSci 2018) will be held.

项目成果

Concurrency-Induced Transitions in Epidemic Dynamics on Temporal Networks

• DOI: 10.1103/physrevlett.119.108301
• 发表时间: 2017-09-06
• 期刊: PHYSICAL REVIEW LETTERS
• 影响因子: 8.6
• 作者: Onaga, Tomokatsu;Gleeson, James P.;Masuda, Naoki
• 通讯作者: Masuda, Naoki

ブリストル大学(英国)

布里斯托大学（英国）

Spontaneous fluctuations in networks of spiking neurons.

尖峰神经元网络的自发波动。

• 发表时间: 2016
• 作者: 翁長 朝功;篠本 滋;Tomokatsu Onaga and Shigeru Shinomoto
• 通讯作者: Tomokatsu Onaga and Shigeru Shinomoto

Controlling the emergence of event cascades in inhomogeneous networks

控制非均匀网络中事件级联的出现

• 发表时间: 2016
• 作者: Tomokatsu Onaga;Shigeru Shinomoto
• 通讯作者: Shigeru Shinomoto

ネットワーク上の伝播現象におけるバーストの制御.

网络传播现象中的突发控制。

• 发表时间: 2015
• 作者: 翁長 朝功;篠本 滋
• 通讯作者: 篠本 滋